3分钟了解用户行为分析用户行为数据分析案例( 三 )

2.4.3用户从浏览到购买的整体转化率怎么样？——分析思路：
将数据集中按不同用户，不同商品维度进行分组获得某一用户行为对某一商品不同行为的数据，然后对“用户行为漏斗表”中的浏览，加购物车，收藏，购买行为进行分组统计。
——SQL提数：
-把各种用户行为分离出来并创建视图方便后续查询用户行为数据
查询整体数据漏斗
——Excel可视化：
用户从浏览到购买整体转化率2.3% ，具体主要在哪个环节流失还需要再细分用户路径分析
2.4.4用户从浏览到购买的路径是怎么样子的？——分析思路：
穷举所有可能的用户路径，引用“用户行为漏斗表”视图，计在数据中点击行为大于0 ，购买行为大于0 ，其他两项为0 ，则判定本用户购买路径为：点击—购买，其他路径同理，多次查询并用Excel表记录查询数据，用户PowerBI桑基图做可视化。
——SQL提数：
——PowerBI可视化：
用户从浏览到购买的路径主要有4条，路径越长转化率越底
路径1：浏览→购买：转化率1.45%
路径2：浏览→加购物车→购买：转化率0.33
路径3：浏览→收藏→购买：转化率0.11%
路径4：浏览→收藏→加购物车→购买：转化率0.03%
以上转化率等于起始路径到购买的转化
2.4.5平台主要给用户推送什么商品？——分析思路：
虽然我们没法直接从数据中找到平台推送的数据，但作为平台流量倾斜的商品，浏览量一般都会比其他商品的浏览量高一些，我们可以引用“用户行为漏斗表”视图统计浏览量前100的商品及其类目。
——SQL提数：
——Excel可视化：
——描述性分析：
浏览量top100的商品浏览量呈阶梯分布，越靠前的阶梯之间的落差相对越大在这个阶梯中的商品越少，越靠后商品浏览量阶梯之间的落差相对越小，同阶梯内的商品越多。
——是否是用于淘宝流量分配规则的原因造成的？（假设淘宝的规则是给所有商品分配的初始流量是一样的，后期这些商品中那些商品转化率高就给哪些商品更多曝光。）
浏览量TOP100的商品所属类目中， 4756105 ， 3607361 ， 4357323三个类目浏览量远超其他类目。
——这个几个类目商品类型是否是高频刚需类型的呢？
2.4.6用户喜欢什么商品？ ——分析思路：
找高转化率的商品（销量高的有可能只是低价或者流量大）
——SQL提数：
查询计算商品转化率，升序排列，取前100个
——Excel可视化：
——描述性分析：
从商品看：有17款商品转化率超过了1 。
是否是由于用户直接从购物车或者商品收藏直接复购，未点击商详？
从类目看：这些商品所属类目分布均匀，除965809 ， 4801426 ， 2735466 ， 2640118 ， 5063620 ， 4789432 ， 2945933这7个类目之外，其他类目都只有一个商品在转化率TOP100的商品中。
是否是由于淘宝是根据“同一类目下的高转化商品”给用户做推荐的？
2.4.7怎么判断哪些是高价值用户？ ——分析思路：
用户价值分析常用的分析方式是RFM模型
RFM模型是3个指标的缩写，最近一次消费时间（R），消费频率（F），消费金额（M）

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